論文の概要: Semantic Generative Augmentations for Few-Shot Counting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16122v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 11:42:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-03 13:28:30.926945
• Title: Semantic Generative Augmentations for Few-Shot Counting
• Title（参考訳）: Few-Shotカウントのための意味的生成拡張
• Authors: Perla Doubinsky (CEDRIC - VERTIGO, CNAM), Nicolas Audebert (CEDRIC - VERTIGO, CNAM), Michel Crucianu (CEDRIC - VERTIGO), Herv\'e Le Borgne (CEA)
• Abstract要約: 合成データは,クラス非依存のカウントにどのように役立つかを検討する。 本稿では,安定拡散の二重条件付けをプロンプトと密度マップの両方で行うことを提案する。 実験により, 多様な生成戦略により, 2つの最近の数理モデルと数理モデルとのカウント精度が大幅に向上することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the availability of powerful text-to-image diffusion models, recent works have explored the use of synthetic data to improve image classification performances. These works show that it can effectively augment or even replace real data. In this work, we investigate how synthetic data can benefit few-shot class-agnostic counting. This requires to generate images that correspond to a given input number of objects. However, text-to-image models struggle to grasp the notion of count. We propose to rely on a double conditioning of Stable Diffusion with both a prompt and a density map in order to augment a training dataset for few-shot counting. Due to the small dataset size, the fine-tuned model tends to generate images close to the training images. We propose to enhance the diversity of synthesized images by exchanging captions between images thus creating unseen configurations of object types and spatial layout. Our experiments show that our diversified generation strategy significantly improves the counting accuracy of two recent and performing few-shot counting models on FSC147 and CARPK.
• Abstract（参考訳）: 近年,強力なテキスト・画像拡散モデルが利用可能となり,画像分類性能を向上させるために合成データの利用が検討されている。 これらの研究は、実際のデータを効果的に拡張したり、置き換えたりできることを示している。 本研究では,合成データがクラス非依存数にどのように役立つかを検討する。 これは与えられたオブジェクトの入力数に対応する画像を生成する必要がある。 しかし、テキスト・ツー・イメージモデルはカウントの概念を理解するのに苦労する。 本稿では,数秒カウントのためのトレーニングデータセットを増強するために,プロンプトと密度マップを併用した安定拡散の二重条件化を提案する。 データセットのサイズが小さいため、微調整されたモデルはトレーニング画像に近い画像を生成する傾向がある。 本研究では,画像間のキャプションを交換することにより,合成画像の多様性を高めることを目的とする。 実験の結果,FSC147とCARPKの2つの最近の数量モデルにおいて,多種多様な生成戦略により精度が向上することが示された。

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